Python与算法之美

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lyhue1991

2个范例带你读懂中阶API建模方法

TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层,损失函数,优化器,数据管道,特征列等等。

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2个范例带你读懂TensorFlow2低阶API构建模型方法

下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。

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用 Python可视化神器 Plotly 动态演示全球疫情变化趋势

近期对疫情数据进行可视化的内容比较多,今天我来用 Python 可视化申请 Plotly 对国外的疫情发展情况进行可视化,以项目实战的形式,在分析和了解国外疫情...

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__init__和__new__的对比及单例模式

3,__new__方法的第一个参数是cls,指的是类本身,__init__的第一个参数是self,指的是__new__方法生成的对象。

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用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。

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Spark Love TensorFlow

本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。

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使用tensorflow-serving部署模型

TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。

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使用TPU训练模型

如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。

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使用多GPU训练模型

https://colab.research.google.com/drive/1j2kp_t0S_cofExSN7IyJ4QtMscbVlXU-

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使用TensorFlow2预测国内疫情结束时间

国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。

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使用单GPU训练模型

深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。

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回调函数callbacks

tf.keras的回调函数实际上是一个类,一般是在model.fit时作为参数指定,用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束,在每个epoch训练开始或者训练结...

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优化器optimizers

拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。

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评估指标metrics

损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。

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损失函数losses

一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)

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模型层layers

如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型...

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激活函数activation

激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色,它给网络赋予了非线性,从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。

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特征列feature_column

特征列 通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。

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数据管道Dataset

如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。

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Autograph和tf.Module

动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高,但较难调试。

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